最佳实践

本文档介绍在生产环境中使用 Lovrabet Java OpenSDK 的最佳实践,帮助您构建高性能、高可用的应用。

1. 客户端管理

1.1 使用单例模式

LovrabetSDKClient 是线程安全的,建议在应用中创建单例复用,避免频繁创建实例。

✅ 推荐做法

package com.example.config;

import com.lovrabet.runtime.opensdk.client.LovrabetSDKClient;

/**
 * SDK 客户端单例管理器
 */
public class SdkClientManager {
    private static volatile LovrabetSDKClient instance;

    private SdkClientManager() {
        // 私有构造函数,防止外部实例化
    }

    public static LovrabetSDKClient getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (SdkClientManager.class) {
                if (instance == null) {
                    String accessKey = ConfigManager.getAccessKey();
                    String baseUrl = ConfigManager.getBaseUrl();
                    instance = new LovrabetSDKClient(accessKey, baseUrl);
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

❌ 不推荐做法

// 不推荐:每次调用都创建新实例
public void someMethod() {
    LovrabetSDKClient client = new LovrabetSDKClient(accessKey, baseUrl);
    // ...
}

1.2 Spring Boot 环境下的配置

使用 Spring 的依赖注入管理 SDK 客户端:

@Configuration
public class LovrabetConfig {

    @Value("${lovrabet.access-key}")
    private String accessKey;

    @Value("${lovrabet.base-url}")
    private String baseUrl;

    @Bean
    public LovrabetSDKClient lovrabetSDKClient() {
        return new LovrabetSDKClient(accessKey, baseUrl);
    }
}

@Service
public class DataService {

    private final LovrabetSDKClient sdkClient;

    // 通过构造函数注入
    public DataService(LovrabetSDKClient sdkClient) {
        this.sdkClient = sdkClient;
    }
}

2. 安全性

2.1 AccessKey 管理

✅ 推荐做法

方式 1: 使用环境变量

String accessKey = System.getenv("LOVRABET_ACCESS_KEY");
if (accessKey == null || accessKey.isEmpty()) {
    throw new IllegalStateException("LOVRABET_ACCESS_KEY 环境变量未设置");
}

# 在系统环境中设置
export LOVRABET_ACCESS_KEY="ak-your-access-key"

# 或者在启动 Java 应用时传递
java -jar app.jar

方式 2: 使用配置文件 + 配置中心

# application.yml
lovrabet:
  access-key: ${LOVRABET_ACCESS_KEY:}
  base-url: https://runtime.lovrabet.com/openapi

@Value("${lovrabet.access-key}")
private String accessKey;

方式 3: 使用密钥管理服务

// 使用云服务商的密钥管理服务
String accessKey = secretManager.getSecret("lovrabet-access-key");

❌ 不推荐做法

// ❌ 不要硬编码在代码中
String accessKey = "ak-OD8xWhMOsL5ChQ3Akhv4uYYiu1fPOFQGVF9BULIeov8";

// ❌ 不要提交到代码仓库
// git add config.properties  (包含明文 accessKey)

// ❌ 不要在日志中打印
logger.info("AccessKey: " + accessKey);  // 危险!

// ❌ 不要在异常信息中暴露
throw new Exception("AccessKey " + accessKey + " 无效");

2.2 数据传输安全

// ✅ 始终使用 HTTPS
String baseUrl = "https://runtime.lovrabet.com/openapi";

// ❌ 不要使用 HTTP
// String baseUrl = "http://runtime.lovrabet.com/openapi";

2.3 敏感数据处理

// 在日志中脱敏敏感信息
public void logCustomerInfo(Map<String, Object> customer) {
    String phone = (String) customer.get("TEXT_2");
    // 脱敏手机号:138****1234
    String maskedPhone = phone.replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})", "$1****$2");
    logger.info("客户电话: {}", maskedPhone);
}

3. 性能优化

3.1 分页查询优化

选择合适的 pageSize

// ✅ 推荐:根据实际需求选择合适的 pageSize
Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();
paramMap.put("pageSize", 50);   // 20-100 之间较为合理
paramMap.put("currentPage", 1);

// ❌ 不推荐:pageSize 过小,导致请求次数过多
paramMap.put("pageSize", 5);

// ❌ 不推荐:pageSize 过大,导致单次响应慢、内存占用高
paramMap.put("pageSize", 10000);

避免深度分页

// ❌ 避免查询过深的页码
if (currentPage > 100) {
    logger.warn("页码过深可能影响性能: {}", currentPage);
    // 考虑使用其他方式,如基于游标的分页
}

3.2 批量操作优化

使用线程池并发处理

import java.util.concurrent.*;

/**
 * 批量创建数据 - 使用线程池
 */
public void batchCreate(List<Map<String, Object>> dataList) {
    // 创建固定大小的线程池
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
    List<Future<Boolean>> futures = new ArrayList<>();

    for (Map<String, Object> data : dataList) {
        Future<Boolean> future = executor.submit(() -> {
            try {
                LovrabetRequest request = buildRequest(data);
                LovrabetResult<String> result = sdkClient.create(request);
                return result.isSuccess();
            } catch (Exception e) {
                logger.error("创建数据失败", e);
                return false;
            }
        });
        futures.add(future);
    }

    // 等待所有任务完成
    int successCount = 0;
    for (Future<Boolean> future : futures) {
        try {
            if (future.get(30, TimeUnit.SECONDS)) {
                successCount++;
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error("获取任务结果失败", e);
        }
    }

    executor.shutdown();
    logger.info("批量创建完成,成功: {}/{}", successCount, dataList.size());
}

控制并发数量

// ✅ 推荐:控制并发数避免过载服务器
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);  // 限制 10 个并发

// ❌ 不推荐:无限制并发可能导致服务器过载
// ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

3.3 缓存策略

对于不常变化的数据,使用本地缓存减少 API 调用:

import com.github.benmanes.caffeine.cache.*;

/**
 * 带缓存的数据服务
 */
public class CachedDataService {

    private final LovrabetSDKClient sdkClient;

    // 使用 Caffeine 缓存
    private final Cache<String, Map<String, Object>> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)                 // 最大缓存 1000 条
        .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)  // 5 分钟后过期
        .build();

    public Map<String, Object> getData(String id) {
        // 先从缓存获取
        return cache.get(id, key -> {
            // 缓存未命中,从 API 获取
            logger.debug("缓存未命中,从 API 获取数据: {}", id);
            return fetchFromApi(id);
        });
    }

    private Map<String, Object> fetchFromApi(String id) {
        LovrabetRequest request = new LovrabetRequest();
        request.setAppCode(appCode);
        request.setModelCode(modelCode);
        request.setId(Long.parseLong(id));

        LovrabetResult<?> result = sdkClient.getOne(request);

        if (result.isSuccess()) {
            return (Map<String, Object>) result.getData();
        }
        return null;
    }

    // 更新数据时清除缓存
    public void updateData(String id, Map<String, Object> data) {
        // 更新 API
        updateApi(id, data);

        // 清除缓存
        cache.invalidate(id);
    }
}

3.4 连接复用

SDK 内部已经使用 HTTP 连接池,无需额外配置。但要注意:

// ✅ 推荐:复用 SDK 客户端实例
LovrabetSDKClient client = SdkClientManager.getInstance();

// ❌ 不推荐:频繁创建和销毁客户端
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    LovrabetSDKClient client = new LovrabetSDKClient(accessKey, baseUrl);
    // ...
}

4. 错误处理

4.1 统一错误处理

创建统一的错误处理工具类:

package com.example.util;

import com.lovrabet.runtime.opensdk.model.LovrabetResult;

/**
 * SDK 结果处理工具
 */
public class ResultHandler {

    /**
     * 处理结果,失败时抛出异常
     */
    public static <T> T unwrap(LovrabetResult<T> result) {
        if (result == null) {
            throw new LovrabetException("API 响应为空");
        }

        if (result.isSuccess()) {
            return result.getData();
        } else {
            throw new LovrabetException(
                result.getResultCode(),
                result.getResultMsg()
            );
        }
    }

    /**
     * 处理结果,失败时返回默认值
     */
    public static <T> T unwrapOrDefault(LovrabetResult<T> result, T defaultValue) {
        if (result == null || !result.isSuccess()) {
            return defaultValue;
        }
        return result.getData();
    }

    /**
     * 处理结果,失败时返回 Optional
     */
    public static <T> Optional<T> unwrapOptional(LovrabetResult<T> result) {
        if (result != null && result.isSuccess()) {
            return Optional.ofNullable(result.getData());
        }
        return Optional.empty();
    }
}

/**
 * 自定义异常类
 */
public class LovrabetException extends RuntimeException {
    private final String errorCode;

    public LovrabetException(String message) {
        super(message);
        this.errorCode = "UNKNOWN";
    }

    public LovrabetException(String errorCode, String message) {
        super(message);
        this.errorCode = errorCode;
    }

    public String getErrorCode() {
        return errorCode;
    }
}

使用示例:

// 方式 1: 失败时抛出异常
try {
    Map<String, Object> data = ResultHandler.unwrap(result);
    // 处理数据
} catch (LovrabetException e) {
    logger.error("API 调用失败 [{}]: {}", e.getErrorCode(), e.getMessage());
}

// 方式 2: 失败时使用默认值
List<Map<String, Object>> dataList =
    ResultHandler.unwrapOrDefault(result, Collections.emptyList());

// 方式 3: 使用 Optional
ResultHandler.unwrapOptional(result)
    .ifPresent(data -> processData(data));

4.2 重试机制

对于临时性错误(如网络抖动),实现自动重试:

package com.example.util;

import java.util.function.Supplier;

/**
 * 重试工具类
 */
public class RetryHelper {

    /**
     * 带指数退避的重试
     */
    public static <T> LovrabetResult<T> executeWithRetry(
            Supplier<LovrabetResult<T>> operation,
            int maxRetries,
            long initialDelayMs) {

        int attempt = 0;
        long delay = initialDelayMs;

        while (attempt <= maxRetries) {
            try {
                LovrabetResult<T> result = operation.get();

                // 成功则返回
                if (result != null && result.isSuccess()) {
                    if (attempt > 0) {
                        logger.info("重试成功,尝试次数: {}", attempt + 1);
                    }
                    return result;
                }

                // 已达最大重试次数
                if (attempt == maxRetries) {
                    logger.error("达到最大重试次数 {},操作失败", maxRetries);
                    return result;
                }

                // 判断是否需要重试
                if (!shouldRetry(result)) {
                    logger.warn("错误不可重试,直接返回");
                    return result;
                }

                // 等待后重试
                logger.warn("操作失败,{} ms 后进行第 {} 次重试", delay, attempt + 2);
                Thread.sleep(delay);

                // 指数退避:每次重试间隔翻倍
                delay *= 2;
                attempt++;

            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                throw new RuntimeException("重试被中断", e);
            } catch (Exception e) {
                logger.error("执行操作时发生异常", e);
                if (attempt == maxRetries) {
                    throw new RuntimeException("重试后仍然失败", e);
                }
                attempt++;
            }
        }

        throw new RuntimeException("不应该到达这里");
    }

    /**
     * 判断错误是否可重试
     */
    private static <T> boolean shouldRetry(LovrabetResult<T> result) {
        if (result == null) {
            return true;  // 空结果可重试
        }

        String errorCode = result.getResultCode();

        // 以下错误码不应重试
        if ("INVALID_PARAM".equals(errorCode) ||
            "ACCESS_DENIED".equals(errorCode) ||
            "RESOURCE_NOT_FOUND".equals(errorCode)) {
            return false;
        }

        // 其他错误可重试
        return true;
    }
}

使用示例:

// 最多重试 3 次,初始间隔 1000ms,使用指数退避
LovrabetResult<?> result = RetryHelper.executeWithRetry(
    () -> sdkClient.getOne(request),
    3,      // 最多重试 3 次
    1000L   // 初始延迟 1 秒
);

4.3 超时处理

对于长时间运行的操作,设置超时机制:

import java.util.concurrent.*;

/**
 * 带超时的操作执行
 */
public <T> LovrabetResult<T> executeWithTimeout(
        Supplier<LovrabetResult<T>> operation,
        long timeoutSeconds) {

    ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

    try {
        Future<LovrabetResult<T>> future = executor.submit(operation::get);
        return future.get(timeoutSeconds, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (TimeoutException e) {
        logger.error("操作超时,超过 {} 秒", timeoutSeconds);
        throw new RuntimeException("操作超时", e);
    } catch (Exception e) {
        logger.error("操作执行失败", e);
        throw new RuntimeException("操作失败", e);
    } finally {
        executor.shutdown();
    }
}

5. 日志管理

5.1 结构化日志

使用结构化日志便于后续分析:

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class DataService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataService.class);

    public void createData(Map<String, Object> data) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        String operation = "createData";

        try {
            logger.info("开始操作 - operation={}, dataSize={}",
                operation, data.size());

            LovrabetResult<String> result = sdkClient.create(request);
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;

            if (result.isSuccess()) {
                logger.info("操作成功 - operation={}, id={}, duration={}ms",
                    operation, result.getData(), duration);
            } else {
                logger.error("操作失败 - operation={}, errorCode={}, errorMsg={}, duration={}ms",
                    operation, result.getResultCode(), result.getResultMsg(), duration);
            }

        } catch (Exception e) {
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
            logger.error("操作异常 - operation={}, duration={}ms",
                operation, duration, e);
            throw e;
        }
    }
}

5.2 日志级别

合理使用日志级别:

// DEBUG: 详细的调试信息
logger.debug("请求参数: {}", paramMap);

// INFO: 重要的业务流程信息
logger.info("开始同步客户数据,数量: {}", customers.size());

// WARN: 警告信息,不影响主流程
logger.warn("数据字段 {} 为空,将使用默认值", fieldName);

// ERROR: 错误信息,需要关注
logger.error("创建数据失败: {}", result.getResultMsg());

// ERROR with exception: 异常堆栈
logger.error("处理数据时发生异常", e);

5.3 敏感信息脱敏

/**
 * 日志脱敏工具
 */
public class LogMaskUtil {

    /**
     * 脱敏手机号
     */
    public static String maskPhone(String phone) {
        if (phone == null || phone.length() < 11) {
            return phone;
        }
        return phone.replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})", "$1****$2");
    }

    /**
     * 脱敏邮箱
     */
    public static String maskEmail(String email) {
        if (email == null || !email.contains("@")) {
            return email;
        }
        String[] parts = email.split("@");
        String username = parts[0];
        if (username.length() <= 2) {
            return email;
        }
        String masked = username.substring(0, 2) + "***" +
            username.substring(username.length() - 1);
        return masked + "@" + parts[1];
    }

    /**
     * 脱敏 AccessKey
     */
    public static String maskAccessKey(String accessKey) {
        if (accessKey == null || accessKey.length() < 20) {
            return "***";
        }
        return accessKey.substring(0, 10) + "***";
    }
}

使用示例:

logger.info("客户信息 - 姓名: {}, 电话: {}, 邮箱: {}",
    customer.getName(),
    LogMaskUtil.maskPhone(customer.getPhone()),
    LogMaskUtil.maskEmail(customer.getEmail())
);

6. 测试策略

6.1 单元测试

使用 Mock 框架进行单元测试:

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.mockito.Mockito;

public class CustomerServiceTest {

    @Test
    public void testCreateCustomer() {
        // 创建 Mock 对象
        LovrabetSDKClient mockClient = Mockito.mock(LovrabetSDKClient.class);

        // 设置 Mock 行为
        LovrabetResult<String> mockResult = new LovrabetResult<>();
        mockResult.setSuccess(true);
        mockResult.setData("12345");

        Mockito.when(mockClient.create(Mockito.any()))
            .thenReturn(mockResult);

        // 测试
        CustomerService service = new CustomerService(mockClient);
        String id = service.createCustomer(buildTestCustomer());

        // 验证
        assertEquals("12345", id);
        Mockito.verify(mockClient, Mockito.times(1)).create(Mockito.any());
    }
}

6.2 集成测试

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
public class DataServiceIntegrationTest {

    @Autowired
    private DataService dataService;

    @Test
    public void testGetCustomers() {
        List<Map<String, Object>> customers = dataService.getCustomers(1, 10);

        assertNotNull(customers);
        assertTrue(customers.size() > 0);
    }

    @Test
    public void testCreateAndQuery() {
        // 创建测试数据
        Map<String, Object> customerData = buildTestData();
        String id = dataService.createCustomer(customerData);

        assertNotNull(id);

        // 查询验证
        Map<String, Object> retrieved = dataService.getCustomer(id);
        assertEquals(customerData.get("TEXT_1"), retrieved.get("TEXT_1"));
    }
}

6.3 测试数据隔离

/**
 * 测试数据管理
 */
public class TestDataManager {

    private List<String> createdIds = new ArrayList<>();

    /**
     * 创建测试数据
     */
    public String createTestData(LovrabetSDKClient sdkClient) {
        LovrabetRequest request = new LovrabetRequest();
        // 设置测试数据标识
        Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();
        paramMap.put("TEXT_1", "TEST_" + System.currentTimeMillis());
        request.setParamMap(paramMap);

        LovrabetResult<String> result = sdkClient.create(request);
        if (result.isSuccess()) {
            String id = result.getData();
            createdIds.add(id);  // 记录创建的 ID
            return id;
        }
        return null;
    }

    /**
     * 清理测试数据
     */
    public void cleanup(LovrabetSDKClient sdkClient) {
        for (String id : createdIds) {
            // 清理测试数据的逻辑
            logger.debug("清理测试数据: {}", id);
        }
        createdIds.clear();
    }
}

7. 部署建议

7.1 环境配置

使用不同的配置文件管理不同环境:

# application-dev.yml (开发环境)
lovrabet:
  access-key: ${LOVRABET_ACCESS_KEY}
  base-url: https://runtime.lovrabet.com/openapi
  app-code: app-dev-xxx

---
# application-prod.yml (生产环境)
lovrabet:
  access-key: ${LOVRABET_ACCESS_KEY}
  base-url: https://runtime.lovrabet.com/openapi
  app-code: app-prod-xxx

7.2 健康检查

实现健康检查端点:

@RestController
public class HealthController {

    private final LovrabetSDKClient sdkClient;

    @GetMapping("/health/lovrabet")
    public Map<String, Object> checkLovrabetHealth() {
        Map<String, Object> health = new HashMap<>();

        try {
            // 尝试调用一个简单的 API
            LovrabetRequest request = new LovrabetRequest();
            request.setAppCode(appCode);

            long startTime = System.currentTimeMillis();
            LovrabetResult<?> result = sdkClient.getDatasetCodeList(request);
            long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;

            health.put("status", result.isSuccess() ? "UP" : "DOWN");
            health.put("responseTime", duration + "ms");
            health.put("message", result.getResultMsg());

        } catch (Exception e) {
            health.put("status", "DOWN");
            health.put("error", e.getMessage());
        }

        return health;
    }
}

7.3 监控指标

使用 Micrometer 收集监控指标:

import io.micrometer.core.instrument.*;

@Service
public class MonitoredDataService {

    private final LovrabetSDKClient sdkClient;
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final Counter successCounter;
    private final Counter failureCounter;
    private final Timer responseTimer;

    public MonitoredDataService(
            LovrabetSDKClient sdkClient,
            MeterRegistry meterRegistry) {
        this.sdkClient = sdkClient;
        this.meterRegistry = meterRegistry;

        // 注册指标
        this.successCounter = Counter.builder("lovrabet.api.success")
            .description("API 调用成功次数")
            .register(meterRegistry);

        this.failureCounter = Counter.builder("lovrabet.api.failure")
            .description("API 调用失败次数")
            .register(meterRegistry);

        this.responseTimer = Timer.builder("lovrabet.api.response.time")
            .description("API 响应时间")
            .register(meterRegistry);
    }

    public Map<String, Object> getData(String id) {
        return responseTimer.record(() -> {
            LovrabetResult<?> result = sdkClient.getOne(buildRequest(id));

            if (result.isSuccess()) {
                successCounter.increment();
                return (Map<String, Object>) result.getData();
            } else {
                failureCounter.increment();
                return null;
            }
        });
    }
}

7.4 容器化部署

Dockerfile 示例:

FROM openjdk:11-jre-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制 jar 文件
COPY target/myapp.jar app.jar

# 设置环境变量(生产环境应通过 Secret 管理)
ENV LOVRABET_ACCESS_KEY=""

# 暴露端口
EXPOSE 8080

# 启动应用
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Kubernetes 部署配置:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: lovrabet-secret
type: Opaque
data:
  access-key: <base64-encoded-access-key>

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:latest
        env:
        - name: LOVRABET_ACCESS_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: lovrabet-secret
              key: access-key
        ports:
        - containerPort: 8080
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health/lovrabet
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 5

总结

遵循以上最佳实践,您可以构建高性能、高可用、安全的生产级应用:

客户端管理 - 使用单例模式复用客户端
安全性 - 妥善管理 AccessKey,避免硬编码
性能优化 - 合理分页、使用缓存、控制并发
错误处理 - 统一错误处理、实现重试机制
日志管理 - 结构化日志、敏感信息脱敏
测试策略 - 完善的单元测试和集成测试
部署建议 - 健康检查、监控指标、容器化部署

下一步

掌握最佳实践后，建议按以下顺序继续学习：

📖 快速开始 5 分钟完成第一个 CRUD 程序
📚 核心概念 深入理解 SDK 工作原理
📋 API 参考 查阅完整的接口文档
💡 业务示例 学习 5 个真实场景的实现
🚀 最佳实践 ← 当前位置掌握生产环境优化技巧
❓ 常见问题 ← 推荐下一步解决使用中的疑问

需要帮助？ 访问常见问题或联系 service@lovrabet.com

目录​

1. 客户端管理​

1.1 使用单例模式​

✅ 推荐做法​

❌ 不推荐做法​

1.2 Spring Boot 环境下的配置​

2. 安全性​

2.1 AccessKey 管理​

✅ 推荐做法​

❌ 不推荐做法​

2.2 数据传输安全​

2.3 敏感数据处理​

3. 性能优化​

3.1 分页查询优化​

选择合适的 pageSize​

避免深度分页​

3.2 批量操作优化​

使用线程池并发处理​

控制并发数量​

3.3 缓存策略​

3.4 连接复用​

4. 错误处理​

4.1 统一错误处理​

4.2 重试机制​

4.3 超时处理​

5. 日志管理​

5.1 结构化日志​

5.2 日志级别​

5.3 敏感信息脱敏​

6. 测试策略​

6.1 单元测试​

6.2 集成测试​

6.3 测试数据隔离​

7. 部署建议​

7.1 环境配置​

7.2 健康检查​

7.3 监控指标​

7.4 容器化部署​

总结​

下一步​

目录

1. 客户端管理

1.1 使用单例模式

✅ 推荐做法

❌ 不推荐做法

1.2 Spring Boot 环境下的配置

2. 安全性

2.1 AccessKey 管理

✅ 推荐做法

❌ 不推荐做法

2.2 数据传输安全

2.3 敏感数据处理

3. 性能优化

3.1 分页查询优化

选择合适的 pageSize

避免深度分页

3.2 批量操作优化

使用线程池并发处理

控制并发数量

3.3 缓存策略

3.4 连接复用

4. 错误处理

4.1 统一错误处理

4.2 重试机制

4.3 超时处理

5. 日志管理

5.1 结构化日志

5.2 日志级别

5.3 敏感信息脱敏

6. 测试策略

6.1 单元测试

6.2 集成测试

6.3 测试数据隔离

7. 部署建议

7.1 环境配置

7.2 健康检查

7.3 监控指标

7.4 容器化部署

总结

下一步